芭妮兰卸妆膏真假对比鉴别图全方位真假细节对比get
芭妮兰卸妆膏真假怎么辨别?韩国排名第一的卸妆神器，畅销十年的明星卸妆膏―― Banila芭妮兰卸妆膏，也就是zero小粉罐 。接下来，让我们一起看看芭妮兰卸妆膏真假鉴别的相关内容吧。
芭妮兰卸妆膏真假对比鉴别图
1、正面
正品瓶身是透彻的淡粉色，字体光泽有凹凸感;
假货瓶身粉色不透彻 ，字体无光泽也没有凹凸感。
2、背面
正品字体颜色浅，印刷清晰，字母间无粘连;
假货字体颜色深， 印刷粗糙有毛边，字母间明显粘连。
3、瓶盖
正品盖子白色， logo刻印细腻清晰，字母间隔宽;
假货盖子发黄， logo刻印粗糙变形，字母间隔窄。
4、质地
正品质地细腻，很稠;
假货质地粗糙有颗粒感，较稀有油腻感。
5、外包装盒底部
正品包装盒底部批号字体着墨均匀，假货包装盒底部批号字体着墨不均。
6、罐身颜色
正品罐身为清透的淡粉色，假货罐身为深粉不清透。
7、关于封层
正品封层logo印刷流畅无毛边，假货封层logo印刷毛边多。
8、关于膏体、气味
正品膏体细腻完整，甜甜樱桃香，假货膏体斑驳有裂纹，洗洁精味。
9、挖勺盘
正品logo字母间无连带，分明且清晰，假货logo字母间连带，较难辨识。
芭妮兰卸妆膏真假鉴别小贴士:
市面上假货版本较多，并且不断升级改进!由于不同版本、批次等原因，产品间均会出现差异，因此本鉴别仅供本版本参考。其他版本，请综合多维度结合进行对比判断。
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芭妮兰卸妆膏真假对比鉴别图
1、正面
正品瓶身是透彻的淡粉色，字体光泽有凹凸感;
假货瓶身粉色不透彻 ，字体无光泽也没有凹凸感。
2、背面
正品字体颜色浅，印刷清晰，字母间无粘连;
假货字体颜色深， 印刷粗糙有毛边，字母间明显粘连。
3、瓶盖
正品盖子白色， logo刻印细腻清晰，字母间隔宽;
假货盖子发黄， logo刻印粗糙变形，字母间隔窄。
4、质地
正品质地细腻，很稠;
假货质地粗糙有颗粒感，较稀有油腻感。
5、外包装盒底部
正品包装盒底部批号字体着墨均匀，假货包装盒底部批号字体着墨不均。
6、罐身颜色
正品罐身为清透的淡粉色，假货罐身为深粉不清透。
7、关于封层
正品封层logo印刷流畅无毛边，假货封层logo印刷毛边多。
8、关于膏体、气味
正品膏体细腻完整，甜甜樱桃香，假货膏体斑驳有裂纹，洗洁精味。
9、挖勺盘
正品logo字母间无连带，分明且清晰，假货logo字母间连带，较难辨识。
芭妮兰卸妆膏真假鉴别小贴士:
市面上假货版本较多，并且不断升级改进!由于不同版本、批次等原因，产品间均会出现差异，因此本鉴别仅供本版本参考。其他版本，请综合多维度结合进行对比判断。
你是怎样看待alphago zero脱离了人类经验的？
冷眼看世界冰心动乾坤
2017年10月19日，DeepMind在《Nature》杂志发布了其最新研究成果AlphaGo Zero，这是迄今最强大的围棋程序：不需要依赖人类的知识，而直接采用自对弈进行训练。新版的AlphaGo计算能力空前强大，完全从零开始，3天超越AlphaGo李世石版本，21天达到Master水平。
1、潘多拉魔盒也许已打开
从AlphaGo ，再到AlphaGo Zero，已经一步步地证明，在人类的推动下，人工智能已经逐步具备了不断学习的能力。
我一直深深地认同霍金的思想，人工智能必将毁灭人类！
至于这个毁灭的起点在何时？终点又在何处？目前无法预测，只能通过种种事实，比如从AlphaGo，再到AlphaGo Zero的发展，推测人工智能已经被人类一手从潘多拉魔盒里释放出来了，它们正在飞快地成长。
2、可怕的人工智能
人工智能是一种模拟人类思维方式和认知方式的人工智能。
它的最大的特点，就是可以自我学习、自我训练、自我修正，这曾是人和机器的重要区别，因为机器只会按照预装的程序运行，程序里没有设定的功能，机器就绝对无法实现。
然而，一旦人工智能掌握了这些自我发展的能力，它将会变得可怕，它可能会游离于人的控制之外。以前的程序再复杂，也都是人类事先设定好的，并且准确的知道它要干什么；但这种自我进化、自我学习的人工智能，它极可能做出一些让人无法预知的事，进化出一种人类无法预知的能力，这才是最最可怕的。
3、颤抖吧，人类！
这种人工智能的开启，就像突然赋予了机器一种独立的智能，虽然这种智能一开始显得很初级、很原始，但它却能自己用人类无法企及的速度快速进化、快速学习。难道这些，不让人类感到恐惧吗？
但是，人工智能算得上是全体人类的智慧结晶，它不是某个人某个团队可以制造的，某个团队的实验成果也都是站在他人的成果之上，是一种智慧的叠加。
正是由于这个原因，也就意味着，没有某个人或某个团队，可以给人工智能的发展及时踩下刹车，只能任由其发展，并且越来越可怕。
虽然，目前，人类还在为人工智能的每一个进步而狂欢，总有一天，会哭不出来的。
时间将证明这一点。
如果你有钱，就赶紧买张单程票，尽快离开地球吧，亲。
【中关村在线新闻资讯】10月19日消息，今天谷歌旗下人工智能团队DeepMind在今天对外发布了一款全新的AlphaGo程序。这款软件名为AlphaGo Zero，与之前击败了李世石的AlphaGo Master进行对弈，胜率高达100%。
谷歌团队发布AlphaGo Zero：柯洁称人类太多余了（图片来自于推特）
在这款软件发出之后，柯洁也对这款软件发表了自己的看法，他认为：“一个纯净、纯粹自我学习的alphago是最强的…对于alphago的自我进步来讲…人类太多余了。”之所以柯洁会这样说，主要是因为AlphaGo Zero的练习主要是通过自我对弈在三十天之内发展起来的。
今年五月份的时候，DeepMind创始人戴密斯・哈萨比斯表示，这场与柯洁的第三场围棋对弈将成为AlphaGo的最后一场比赛，而未来他们的团队也将继续不断完善AI技术。没有想到的是，时隔五个多月的时间，DeepMind就拿出了更新换代的软件。
文/ 九儿谈网络
导语：互联网发展到现在，大有愈演愈烈的趋势，人工智能、深度学习等口号也是越来越响亮。早在人工智能出现的时候，就有很多的声音指出，人工智能恐怕会超出人类的掌控，世界将会被计算机占领――那一天我们不一定会看到，但是计算机不再需要人类的时代，已经来临。
最近几天，朋友圈、社交媒体、各大平台，刷屏式地报导着一件事――AlphaGo Zero不用人类经验，完全自学围棋，仅用3天，完胜AlphaGo！
作为曾经击败李世石（前围棋世界冠军）和柯洁（当时的围棋世界第一）AlphaGo，如今已经被它的小弟取代，更重要的是，AlphaGo Zero自学的时间仅三天！
▷ AlphaGo Zero的发明者，听听他怎么说
AlphaGo Zero最突出的特点就是自我对弈，就像老顽童周伯通的“左右互搏”――对手永远都和自己一样强大，自己就是自己的老师，成长的速度也自然是最快。
为什么AlphaGo Zero能当自己的老师？
这是因为它采用了一种叫做强化学习的新模式。系统从“婴儿”状态――对围棋一无所知――开始，将神经网络和一个强力搜索算法结合，进行自我对弈。在对弈过程中，神经网络根据每一次落点、每一次胜负，不断调整、升级，升级后的神经网络与搜索网络再结合成一个更强的新版本AlphaGo Zero。
如此往复循环，每过一轮，AlphaGo Zero都变得比之前更强一点，系统的表现更好，自我对弈的质量也更高。
没有人类的经验，不需要去学习人类棋谱，仅仅是根据设定的算法，就能实现思考和学习，像人类一样积累经验。
可以说，从此以后，思考不再是人类的专属！
甚至是，从理论上来讲，AlphaGo Zero没有极限――每一次都和最强大的自己对弈，每一次都会进步，还有终点吗？还会有对手吗？
AlphaGo打败了人类，AlphaGo Zero打败了AlphaGo，还有什么能打败AlphaGo Zero？
原址：//mimura15.jp/?p=2754
原题：AlphaGoZero登场＆棋谱感想
作者：三村智保
日期：2017年10月19日
2017年10月18日，AlphaGo的最新版本被发表出来了。
据说最新版本没有给它导入任何棋谱，完全让电脑从零开始学习围棋。
在此之前我非常期待DeepMind会开发什么新的程序，但是因为退役使我打了退堂鼓。
然后它呈现给我们到内容也非常震惊。
论文上说，新版AlphaGo仅用了三天时间，实力就超过了2016年3月战胜李世石版本的初代AlphaGo。
之后，再第40天的时候，把当时最强的AlphaGo Master击败了。
2017年5月，以压倒性优势击败柯洁九段并宣布退役的AlphaGo，在此之后依旧在幕后进步程序。
我们可以想象自我进行强化的现实，但是只教它简单的规则后让他自我对局，并且只用了40天就超过了所有人。我对这样几乎无法成为现实的事实面前，感到非常惊讶。
我从几盘被公布的棋谱里，选出3盘明显看到程序成长的棋谱，进行简单的解说。
第一局
看到第一手的时候以为这是最好的第一手棋，但是看到后面，才知道这个棋谱是AlphaGo Zero刚刚开始自我对局的棋谱。
或许围棋之神刚开始也是这么下棋的。
第二局
刚开始都下在了星位，而且还有点三三的下法，这个时候已经有相当的实力了。
第三局
这个时候AlphaGo Zero的棋已经很难判断有多强了。本以为这已经适最强版本了，但是这只是自我对局刚开始第70小时的时候，或许已经超过了对李世石的版本。
我还看了几盘吊打Master的棋谱，不过之后每一盘棋的布局，它们都是从角上开始行棋的。
然后程序的中后盘，和人类棋手所说的“棋理”感觉也没有差得很离谱。
程序从零起步，仅通过自我学习就发现了拥有长久历史的定式手顺，甚至还演变出了程序原创的定式。
还有一点，虽然没法确定，但是我们可以知道的是，AlphaGo Zero的计算力非常惊人。
AlphaGo Zero可以把战胜柯洁九段的AlphaGo完胜，或许计算力的差距吧。
我想在不久的将来，会有很多著名棋手研究AlphaGo Zero，期待他们对它的评价。
我也在看着棋谱的同时，期待棋手们的评价。